Was ist ein KI-System?
KI-Systeme für KMU sind Softwarelösungen, die Daten analysiert und auf Basis von Algorithmen Vorhersagen, Empfehlungen oder Automatisierungen ermöglichen. Sie dienen der Prozessunterstützung, z. B. in Marketing und Logistik. Dabei sind rechtliche Anforderungen zu erfüllen, um Sicherheit, Transparenz und den Schutz von Grundrechten zu gewährleisten. Klare Regeln für den Einsatz von KI-Systemen wurden mit dem AI Act der EU festgelegt. Für KMU bedeutet das, dass KI-Anwendungen bestimmten Risikoklassen zugeordnet und entsprechend kontrolliert werden müssen, um rechtliche Konsequenzen zu vermeiden und Vertrauen zu schaffen.
Wie setzen KMU KI-Systeme ein?
Künstliche Intelligenz bietet KMU vielfältige Chancen in den Bereichen der Automatisierung, Analyse und Content-Erstellung. Frühzeitig muss jedoch bereits auf rechtliche Vorgaben wie Transparenz, Datenschutz und Risikoklassen geachtet werden. Ziel ist es Risiken beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu vermeiden, um Potenziale effizient und verantwortungsvoll nutzen zu können. KI-Systeme für KMU können in vier Kategorien eingeteilt werden.
Welche KI-Kategorien sind für KMU relevant?
1 | Automatisierte Assistenzsysteme im KMU
Automatisierte Assistenzsysteme oder sind ideal für KMU, die erste Schritte in die Automatisierung gehen möchten. Das System arbeitet regelbasiert, schnell, stabil und rechtlich unbedenklich. Ohne selbst zu lernen, folgt die Anwendung klar definierten Abläufen. Typische Anwendungen sind Chatbots für häufige Kundenfragen oder E-Mail-Automatisierung für Angebote und Rechnungen. Diese Lösungen sind kostengünstig, einfach zu integrieren und sorgen für eine spürbare Entlastung von Prozessen und Mitarbeiter:innen. Für den Anfang empfiehlt es sich, einen klar abgegrenzter Bereich zu automatisieren. Ob Analyse, Auswahl oder Umsetzung automatisierter Systeme, sehr gerne unterstützen wir Sie dabei.
2 | Maschinelles Lernen (Machine Learning) für KMU
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Methode der Künstlichen Intelligenz, bei der Systeme aus historischen Daten lernen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Für kleine und mittlere Unternehmen entstehen durch diese Technologie Potenziale im Bereich der Datenanalyse, Planung und operativen Prozessoptimierung. Auf Grundlage historischer Daten lassen sich z. B. Absatzprognosen erstellen oder Lagerbestände und Logistikprozesse steuern. Unternehmen profitieren davon, schnellere und fundierte Entscheidungen treffen zu können. Je nach Anwendungsbereich kann eine solche KI als „Hochrisiko-KI“ eingestuft sein und unterliegt den entsprechenden Vorgaben und Pflichten des AI Act.
3 | Gen-AI für Kommunikation & Marketing
GenAI ermöglicht es KMU, Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder Präsentationen schnell und effizient zu erstellen. Mit Anwendungen wie z. B. ChatGPT oder DALL·E können Ideen rasch visualisiert werden. Kreative Prozesse werden beschleunigt und optimiert. Für kleine und mittlere Unternehmen bietet es sich an, mit gut formulierten und durchdachten Prompts, effizient und kostengünstig, Content zu generieren. Inhalte, die durch Künstliche Intelligenz generiert wurden, müssen aber entsprechend der geltenden Transparenzpflicht (AI Act) klar gekennzeichnet sein. Sehr gerne unterstützen wir Sie dabei, passende Tools auszuwählen und verantwortungsvoll in Ihre Arbeitsprozesse zu integrieren.
4 | Datengetriebene Analysen & Entscheidungsmodelle
Datengetriebene Entscheidungsmodelle lieferen datenbasierte Erkenntnisse, um bei Analysen das wertvolle Bauchgefühl zu unterstützen. Entscheidungen sollen objektiv und transparent getroffen werden, Risiken frühzeitig erkannt und Prozesse effizient gestaltet werden. Häufig eingesetzte Systeme sind KI-gestützte Bewerber-Screenings und Scoring-Modelle für Kundenbewertungen. Bei sensiblen Themen wie Personalfragen empfiehlt sich vor dem Einsatz einer KI eine rechtliche Prüfung, um Compliance-Risiken zu vermeiden und den verantwortungsvollen Einsatz von KI entsprechend den Vorgaben der KI-Verordnung sicherzustellen.
Braucht KI klare Regeln & Steuerung?
Künstliche Intelligenz benötigt klare Regeln und Steuerung, insbesonderes im Unternehmenskontext. Durch KI werden Prozesse automatisiert, Inhalte generiert und geschäftliche Entscheidungen beeinflusst. Um Risiken wie Urheberrechtsverletzungen, Datenschutzverstöße oder Diskriminierung zu vermeiden, gelten rechtliche Vorgaben. Ziel ist ein sicherer, transparenter und verantwortungsvoller KI-Einsatz.
➥ Beispiel – KI in der Personalauswahl
Künstlich intelligent, automatisch daneben.
Bei der Personalauswahl wird ein KI-System eingesetzt, das Bewerbungen automatisch analysiert und bewertet. Dabei verlässt sich das Unternehmen vollständig auf die Vorschläge der KI. Die Ergebnisse der KI werden nicht durch Menschen geprüft. So werden hochqualifizierte Bewerber:innen übersehen.
Der Einsatz von KI in der Bewerber:innen-Auswahl kann Prozesse effizienter gestalten. Vertraut ein Unternehmen jedoch blind den KI-Ergebnissen, können qualifizierte Kandidat:innen durch AI Bias benachteiligt werden. Dabei spiegeln KI-Systeme Vorurteile aus Trainingsdaten wider. Bei sensiblen Entscheidungen wie Personalfragen ist eine ergänzende menschliche Prüfung gesetzlich verpflichtend, ebenso wie ein Lebenszyklus-Monitoring und die Dokumentation der Ergebnisse. Für solche Systeme mit hohem Risiko gelten weitergehende Pflichten wie eine CE-Kennzeichnung und Konformitätserklärung.
➥ Beispiel – KI im Webshop
Die KI war’s, aber gesagt hat’s keiner.
Ein mittelständisches Unternehmen nutzt ein KI-Modell, das automatisch Bilder für den Online-Shop generiert. Die Bilder wurden jedoch ohne Hinweis auf ihre künstliche Herkunft veröffentlicht. Damit liegt ein Verstoß gegen die Transparenzpflicht der EU-KI-Verordnung vor.
Mithilfe von General Purpose AI (GPAI) wie ChatGPT oder DALL·E können KMU Inhalte automatisiert erstellen, von Produktbeschreibungen über Social-Media-Texte bis hin zu Bildern für den Webshop. GPAI-Modelle unterliegen gesetzlichen Pflichten. Dazu zählen eine technische Dokumentation, der Hinweis auf die KI-Interaktion, die Kennzeichnung der KI-generierten Inhalte sowie die Meldung systemischer Risiken an die Behörden. Regelmäßige KI-Compliance-Prüfungen sind unerlässlich. Versäumnisse, wie z. B. ein fehlendes Label „KI-generiert“, können rechtliche und finanzielle Folgen haben.
KI-Standortbestimmung
KI-Compliance beginnt mit den richtigen Fragen
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet zahlreiche Chancen, gleichzeitig auch neue Anforderungen, insbesondere rechtlich in Bezug auf Transparenz, Risikoklassifizierung und Kompetenzsicherung. Nutzen Sie sehr gerne die folgenden Leitfragen, um sich mit dem Einsatz von KI-Systemen in Ihrem KMU strukturiert auseinandersetzen.
Welche KI-Systeme werden eingesetzt oder sind geplant?
In welchen Bereichen Ihres KMU werden KI-Systeme eingesetzt? Wo ist es geplant? Welche KI-Tools oder KI-Modelle kommen dabei zum Einsatz? Handelt es sich um selbst entwickelte Lösungen oder um externe Systeme, Betreiber oder Anbieter?
In welche Risikokategorie fallen die eingesetzten Systeme laut AI Act?
Handelt es sich um eine KI-Anwendung mit hohem Risiko, z. B. Kreditvergabe oder Bewerberauswahl? Wird ein General Purpose AI-Modell (GPAI) wie z. B. ChatGPT eingesetzt? Werden risikofreie Anwendungen verwendet, wie einfache Automatisierungslösungen?
Welche KI-Kompetenzen sind für Ihr Unternehmen?
Wie wird der gezielte Aufbau von KI-Kompetenzen im Unternehmen langfristig geplant und gefördert? Gibt es ein zentrales System zur Nachverfolgung und Dokumentation von Schulungen, Zertifikaten und Qualifikationen? Welche Maßnahmen werden genutzt, um Wissen aktuell zu halten?
Wie werden die eingesetzten KI-Systeme technisch dokumentiert?
Sind Dokumentationen verfügbar, die Informationen zu den verwendeten Trainingsdaten, Algorithmen, Anwendungsgrenzen und Maßnahmen zur Qualitätssicherung enthalten? Existieren Prozesse, um Weiterentwicklungen der KI-Systeme zu dokumentieren?
Wie ist das KI-Compliance- & Risikomanagement etabliert?
Gibt es klare Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Kontrollen zur Einhaltung gesetzlicher und ethischer Anforderungen? Sind die Rollen und Zuständigkeiten der beteiligten Personen definiert und dokumentiert? Existieren Nachweise zur Einhaltung von Transparenz- und Kennzeichnungspflichten? Werden technische, rechtliche und ethische Aspekte der Systeme in festgelegten Zyklen geprüft und aktualisiert?
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Weiterführende Informationen
AI Act EU, WKO
KI Gesetz, Europäische Kommission
FAQs zur KI, Europäische Kommission
